如何快速上手imbalanced-learn：从安装到第一个重采样案例
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/im/imbalanced-learn imbalanced-learn是一个专门解决机器学习中类别不平衡问题的Python工具包，它提供了多种重采样技术来应对不同类别样本数量差异过大的挑战。如果你正在处理欺诈检测、医疗诊断或任何类别不平衡的数据集，这个库将成为你的终极解决方案！🎯
什么是类别不平衡问题？
在现实世界的机器学习应用中，我们经常遇到这样的场景：某个类别的样本数量远远超过其他类别。比如在信用卡欺诈检测中，正常交易占99%，欺诈交易仅占1%。这种不平衡会导致模型过度关注多数类，而忽略少数类的学习。😔
imbalanced-learn通过智能的重采样策略，让各类别的样本数量更加平衡，从而提升模型对少数类的识别能力。
快速安装指南
安装imbalanced-learn非常简单，你可以通过pip一键安装：
pip install -U imbalanced-learn
或者使用conda安装：
conda install -c conda-forge imbalanced-learn
系统要求：
- Python >= 3.10
- NumPy >= 1.25.2
- SciPy >= 1.11.4
- Scikit-learn >= 1.4.2
核心功能模块概览
imbalanced-learn提供了丰富多样的重采样方法，主要分为以下几个类别：
过采样技术
位于 imblearn/over_sampling/ 目录，包括：
- RandomOverSampler - 随机复制少数类样本
- SMOTE系列 - 智能生成新的少数类样本
- ADASYN - 自适应合成采样
欠采样技术
位于 imblearn/under_sampling/ 目录，包括：
- RandomUnderSampler - 随机删除多数类样本
- Tomek Links - 移除边界附近的多数类样本
- NearMiss - 基于距离的欠采样
组合采样技术
位于 imblearn/combine/ 目录，如SMOTE+ENN组合方法。
第一个重采样案例实战
让我们通过一个简单的例子来体验imbalanced-learn的强大功能：
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.datasets import make_classification
# 创建不平衡数据集
X, y = make_classification(
n_samples=1000,
n_features=2,
n_informative=2,
n_redundant=0,
n_clusters_per_class=1,
weights=[0.9, 0.1], # 90%多数类，10%少数类
random_state=42
)
# 使用随机过采样
sampler = RandomOverSampler(random_state=42)
X_resampled, y_resampled = sampler.fit_resample(X, y)
print(f"原始数据集样本分布: {len(y)}")
print(f"重采样后样本分布: {len(y_resampled)}")
这个简单的例子展示了如何使用随机过采样来平衡数据集。重采样后，少数类样本数量将与多数类保持一致。📈
常用重采样方法对比
imbalanced-learn提供了多种重采样策略，每种方法都有其独特的优势：
- SMOTE：通过在特征空间内插值来生成新的少数类样本
- ADASYN：根据样本的难易程度自适应地生成样本
- BorderlineSMOTE：专注于边界区域的样本生成
SMOTE过采样效果
与scikit-learn无缝集成
imbalanced-learn完全兼容scikit-learn的API设计，你可以轻松地将其集成到现有的机器学习工作流中。
使用管道（Pipeline）的示例：
from imblearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 创建包含重采样的管道
pipeline = make_pipeline(
RandomOverSampler(random_state=42),
RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
)
# 训练模型
pipeline.fit(X_train, y_train)
# 预测
predictions = pipeline.predict(X_test)
实用技巧与最佳实践
- 数据探索先行：在应用重采样前，先分析数据的不平衡程度
- 多种方法尝试：不同的重采样方法可能在不同数据集上表现各异
- 交叉验证：使用重采样时务必进行适当的交叉验证
- 评估指标选择：不要只看准确率，要关注精确率、召回率和F1分数
总结
imbalanced-learn为处理类别不平衡问题提供了一个完整而强大的工具箱。通过本文的快速入门指南，你已经掌握了：
✅ 安装配置方法 ✅ 基本重采样操作
✅ 常用方法对比 ✅ 与scikit-learn集成技巧
现在就开始使用imbalanced-learn，让你的机器学习模型在类别不平衡数据上表现更加出色！记住，平衡的数据集是构建健壮模型的第一步。✨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
